Seaside Cloudworks

個人的な利用と企業としての利用で手段は変わる為、２つに分けて記載します。企業のコンプライアンスや情報漏洩なども気にすべき点を考慮した使い方もできるようになっています。

A.企業用 ChatGPT Enterprise 又はTeamsプラン 利用

1. 社内限定の知識ベースを作成できる

ChatGPT Enterpriseでは、社内専用のナレッジ（ドキュメント、FAQ、マニュアルなど）をアップロードして、社員がChatGPTに質問できるようにすることが可能です。
この知識は外部には共有されず、同じ企業アカウントのユーザーだけが利用できます。

• 例：
  • 製品仕様書や開発ガイドラインをアップロードして、社員が自然言語で質問
  • 社内の業務フローや手順書をまとめておき、新人研修やサポートに活用
  • よくある顧客対応FAQを一元化して、カスタマーサポートの効率化

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2. データの安全性

• データは企業テナント内で分離管理
  Enterprise/Teamプランでは、やり取りしたデータはOpenAIの他のユーザーから完全に隔離されます。
• モデル学習には使われない
  会話内容やアップロードしたファイルは、モデルの再学習に利用されません。
• SOC 2, GDPR 対応
  コンプライアンス要件に対応したデータ保護が実施されており、企業利用に適しています。

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3. 管理機能

• 管理者コンソール
  ユーザー管理、権限設定、SSO（シングルサインオン）連携が可能。
• アクセス制御
  特定の部署だけがアクセスできる専用ナレッジを作ることも可能。

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4. チームコラボレーション

• 会話の共有
  社内メンバーと会話スレッドを共有して、同じAIアシスタントに質問を続けることができます。
• プロジェクト別のワークスペース
  プロジェクトごとに知識や履歴を整理し、関係者だけで利用することが可能。

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まとめると、企業用アカウントを使えば 「社内専用の知識ベース＋安全なAIチャット環境」 を作れます。社外に情報が出る心配なく、組織全体でAIを活用できます。

B.個人的に記録に残さない使い方

個人で利用する時は、履歴を残さない方法か、一時チャットの利用がよさそうです。特に一時チャットはその時だけ利用できるため、重宝しそうです。

1. 会話履歴をオフにする

ChatGPTには 「会話履歴とトレーニング」 という設定があり、これをオフにすると会話内容がアカウント履歴に保存されず、モデルの改善にも使われません。

• 設定方法
  1. ChatGPT画面の左下の ⚙️「設定」をクリック
  2. 「データ管理」を選択
  3. 「会話履歴とトレーニング」をオフにする

この状態では、過去のやり取りは残らず、再訪時に参照もできません。

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2. 一時チャット（テンポラリーチャット）の活用

OpenAIでは「一時チャット（temporary chat）」機能が提供されています。
これは 完全に履歴を残さないセッション で、終了後は復元できません。

一時チャットは新規チャットを開いた時に右上に出てくる破線の円をクリックし、チェックが付いた状態が一時チャットになります。

• 機能の特徴：
  • 履歴は一切残らない
  • 通常のチャットと同じ機能が使える
  • セッションを閉じると会話は消える

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3. ローカル環境の工夫

• シークレットウィンドウを使用
  ブラウザに履歴やCookieを残したくないときは、Chromeの「シークレットモード」やSafari/Firefoxの「プライベートブラウジング」を利用すると良いです。
• スクリーンショットやログを残さない
  PCやブラウザの自動記録（スクリーンショット同期や履歴バックアップ）が有効な場合は、必要に応じて無効化。

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4. 入力内容に注意する

• 個人情報・機密情報は極力避ける
  本名、住所、ID、会社の未公開情報などは入れない方が安全です。
• 匿名化・抽象化する
  どうしても実データで試したいときは、顧客名や数値を仮のものに置き換えると安心です。

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5. 定期的な履歴削除

仮に履歴を残す設定にしていた場合も、あとから削除可能です。

• 履歴削除の手順
  1. 左サイドバーの「履歴」から不要なチャットを削除
  2. 「設定 → データ管理 → すべての会話を削除」でまとめて削除も可能

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まとめ

個人アカウントで安全に使いたいなら、

• 会話履歴をオフ
• 一時チャットを利用
• 機密情報は入れない／匿名化する

この3点を押さえておくと、記録を残さず安心して利用できます。

最後に

日々機能が改善されていく、魅力的な生成AIを安全に有意義に使えるようにしましょう。

2005/8/7 ChatGPT-5が登場しました。これまでは4o, o3など用途に応じて使い分けが必要でしたが、ひとつに統合され、公式サイトには「推論とチャットを単一システムに統合した、当社の最高性能モデルです。」と書かれています。以下、公式の発表をご確認ください。

GPT-5 のご紹介
https://openai.com/ja-JP/index/introducing-gpt-5

Seaside Cloadworksでは、企画から画像生成などで簡単なプロンプトを投げては、反応を得ている程度の使い方ですが、特に画像生成については全体的にお世話になっています。その為、ChatGPT-5になって画像生成がどのように進化したのか、本人に聞いてみました。

ChatGPT-５での画像生成は何が進化したのか?

上記公式の資料には説明がなかったので、ChatGPT-5自身に聞いてみました。以下、答えです。
本人の答えらしく私と書いてありますので、本当だと思います。

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ChatGPT-5（私）の画像生成まわりの違いは、以前のモデル（GPT-4系）と比べて以下のような改善点があります。

1. 認識と生成の統合がより自然に

• 以前は「画像を読むモデル」と「画像を生成するモデル」が分かれており、やり取りの中で切り替えが必要なこともありました。
• ChatGPT-5では、画像理解（解析）と画像生成（描画）のやり取りがシームレスになり、1回のやり取りで画像を読み込み → 内容を理解 → 必要なら加工 → 新しい画像を生成という流れがスムーズになりました。

2. 指示理解の精度向上

• 複雑な構図や細かいスタイル指定（例：「夕暮れの光が差し込む木造カフェの中で、猫がピアノを弾いている様子を油絵風で」）でも、意図通りに反映しやすくなりました。
• 前は曖昧になりがちだった構図の位置関係・雰囲気の再現がより忠実になっています。

3. 高解像度と細部描写の強化

• 出力画像の解像度やディテールが向上し、小物や背景のテクスチャまで表現力が増しました。
• これにより「拡大してもぼやけにくい」画像を作れるようになっています。

4. 編集機能の柔軟化

• 生成済み画像に対して「一部を差し替える」「色味だけ変える」「背景だけ消す」といった**部分編集（inpainting / outpainting）**がより自然な合成で可能に。
• これまでよりも既存画像の雰囲気を壊さずに改変できるようになりました。

5. スタイルの一貫性と再現性

• 同じキャラクターや構図を複数枚の画像にわたって同一の雰囲気・人物で再現するのが得意に。
• シリーズ作品や漫画的な連続カットの作成がやりやすくなっています。

実際に少し試してみた印象

これまで元の絵を与えて、プロンプトを日本語で与えて（プロンプトがそもそも曖昧なのかも）出てきた画像が、何かがおかしい（手の形）、なんか違うなどもありましたし、手前の人間はよいが後ろの背景は粗いというのもあり、何度も試しては良いものが出るまで繰り返していました。

今回、綾瀬さんと本田さんを使い、それぞれ一発で以下の絵を出せました。精度が上がっている印象を感じます。

① 二人の歩いている連続カット作成

プロンプト
この二人を使って、海辺を散歩しているような連続カットを作れるでしょうか。少し風があり髪や衣服が少しなびくような、ところもあるとよいと思います。

本田さん（左）は何となく元の画像のままの姿勢ですが、顔の向きがが自然ですし、綾瀬さん（右）は手の振り方や顔の向きなど非常に自然です。手足の数もあっているし、すごく良いと思います。そもそもプロンプトが粗いのに精度はよいと思います。

② 二人のハグ

プロンプト
二人が正面からハグしていて目線はカメラ側に向いている様子。バストショットで背景を透過してください。表情は柔らかく微笑んでいる感じで。

細かな指示はしていませんが、結構自然に思います。手も指も自然に思いますし、変にいやらしくなったらどうしようと思いましたが、健康的な感じに留まり安心しました。本田さんは前の画像と表情は変わりませんが、綾瀬さんは口を閉じており多少の変化も見えます。安定感が前とは全然よくなっていると思われます。いいですね。

まとめ

まだこの２枚しか生成していないのですが、安定感を感じています。これからもっと使って実感したいと思います。また、画像しか試していないのでChatGPT-5の推論などの賢くなった部分も今後実感していきたいと思います。これは期待大です。

ChatGPTを日常的に使っていると、
「チャットがいっぱいになった」
「開始しています…のまま動かない」
といった状態に出くわすことがありますよね。

よくあるトラブル：「開始しています」で止まったまま動かない

以前、私のブログでも書いたように、一時的な回避策はあります。ただ、時間が経つとまた同じ場所で止まってしまうことも多く、根本的な改善にはなりませんでした。

解決策：会話を「プロジェクト化」してChatGPTと付き合う

ChatGPTには「プロジェクト」という便利な機能があります。これを活用すれば、スレッドの制限に縛られず、知識をファイルとして追加・蓄積しながらやり取りできます。

プロジェクト機能を使うことで、以下のようなメリットがあります。

• 会話が途切れても再開しやすい
• ノウハウや履歴を整理できる
• ファイルベースでやりとりが継続しやすい

手順：会話をプロジェクトに移行する方法

ここからは、実際の手順を紹介していきます。

1.チャットがいっぱいになる or 開始していますで止まる

チャットがいっぱいになっただけであれば、その後も続けて使うこともできるのですか、たびたび「いっぱいになった」旨のメッセージも出るのでうっとうしくなります。また「開始しています」が残ってしまうと常にそこからの再開になり、使い物になりません。

そのスレッドで再利用したい内容があれば、知識として出力させてください。形式は表でもマークダウンでもよいと思います。

2.新しい「プロジェクト」を作成する

左側のメニューから「＋ 新しいプロジェクト」をクリックします。
プロジェクト名を設定し、「作成」でスタート。

3.チャットをプロジェクトに追加する

画面右上の「･･･」から、「プロジェクトに追加する」を選択し、上で作成したプロジェクトにチャットを追加する。

4.ファイルをプロジェクトに加える

上記1.で出力したファイルをプロジェクトファイルに追加します。左側のプロジェクト名を押して現れる画面に「プロジェクトファイル」があり、そこをクリックするとファイルを追加できます。

これにより、過去のノウハウや資料を元にチャットができます。

スレッドの記憶 vs プロジェクトの知識

「スレッドで続けてるほうが記憶してくれてる気がする…」という方も多いと思います。
ですが、プロジェクトでファイルベースにしていくと、むしろ知識の精度が安定するのではと考えています。ファイルを元にしているので再現性も出てくるとは期待しています。

過去の資料ややりとりをChatGPTがきちんと参照してくれるので、一時的な“記憶”よりも、継続的な“知識”が蓄積されるイメージです。

私も「開始しています」で停まってしまったものをプロジェクトに加えて利用するようにしています。

ChatGPT に「エージェント機能」が追加され、Plus（$20/月）でも使えるようになっていたので、Gmail の未読メールを整理する用途で試してみました。「Uber Eatsでお弁当を頼む」のような“外部サービスを横断操作”するデモも見かけますが、今回は Gmail コネクタに絞って、どこまで自動整理できるのかを検証しています。

目次

• この記事でやったこと（前提）
• 事前準備：Gmail コネクターを有効化
• 実験①：返信が必要な重要メールはある？
• 実験②：検出した DM にラベルを自動付与できる？
• 実験③：DM をゴミ箱へ自動移動できる？
• そもそも Gmail コネクターで「できる／できない」こと
• 実験④：送信元別 × 月別で件数をカウントし、表＆グラフ化
• 実験⑤：これを毎月 1 日に自動実行してメールで知らせてくれる？
• 番外編：DM 停止リンクの案内はしてくれる（が、最終クリックは自分で）
• 使ってみて分かったこと・活用アイデア
• まとめ

事前準備：Gmail コネクターを有効化

最初にエージェントへ次のプロンプトを投げました。

プロンプト
私の gmail に届いている未読のメールについて、回答必要なメールを抽出して欲しい。DM については振り分けを行いたい。

しかし 「Gmail に接続できない」 というエラーに。
そこで ［設定 → コネクター］から Gmail を接続し、再挑戦。

実験①：返信が必要な重要メールはある？

Gmailコネクターを設定し、再度試します。以下のプロンプトで設定完了も伝えてみます。

プロンプト
gmail に接続できるように設定しました。もう一度試してください。

結果：

• 返信が必要な“人間からの重要メール”は 0
• Google のセキュリティ通知 1 件（返信不要）
• あとはほぼ DM（広告/メルマガ）

エージェントの動作は上の図のように動画でライブ配信のように見えます。結果、…人とメールしていない寂しさが浮き彫りに。実業務で Gmail を使っていないので、まあそうだよね、という結論。

実験②：検出した DM にラベルを自動付与できる？

Gmail上もプロモーションとして区分けされていることは理解しつつ、実験的にラベル付与を試してみます。ラベルがつけられれば、Gmail上でのフィルターも容易になる為です。

プロンプト
上記 DM と検出したメールについて、DM のラベル設定をお願いします。gmail 上でのフィルターに利用します。

結果：

• できませんでした。
• **Gmail コネクタには「ラベル付与」機能がない（＝操作 API が未提供）**とのこと。
• 代替案として、“検索条件を出してくれる”→自分で Gmail 側のフィルターを作るのは可能。

実験③：DM をゴミ箱へ自動移動できる？

ラベルがつけられないのであれば、そのまま不要なメールとして削除はできるか試してみます。

プロンプト
gmail で上記で検出した DM をゴミ箱に移動をお願いします。

結果：

• こちらも不可。同じく削除・移動の API が未提供。

そもそも Gmail コネクターで「できる／できない」こと

エージェントというよりはGmailコネクターを試している状況ですが、結局何ができるかあらかじめ知っておく必要があったと改めて思い、確認しました。

できる（参照系）

• search_emails：条件検索（未読、期間、from、subject など Gmail の検索演算子が使える）
• search_email_ids：メール ID のみを高速取得
• read_email：個別メールの本文・ヘッダーを取得

できない（操作系）

• ラベル付与、既読化、削除、移動、返信、送信
• 自動スケジュール実行（定時バッチ）や、結果をメールで自動通知

実験④：送信元別 × 月別で件数をカウントし、表＆グラフ化

参照系のAPIに対応しているのであれば、どの程度メールが届いているのか分かりやすく表示ができるか試してみます。月単位の送信元別のメール件数をカウントさせてみます。

プロンプト
gmail に届いているメールの発信元別に月単位の件数をカウントし表と折れ線グラフにまとめられますか。

結果：

• 5〜7 月（直近 3 か月）で、送信元ごとの件数を表に集計
• 折れ線グラフで増減を可視化
• ついでに 「この送信元はどんな内容を送ってきているのか」も要約してくれたので、どこから配信停止するかの判断材料に◎

実験⑤：これを毎月 1 日に自動実行してメールで知らせてくれる？

この結果がでれば、不要なDMの仕分けも容易になりそうです。毎月定期的に実行してくれたりしないのか聞いてみます。

プロンプト
この分析作業を毎月 1 日に自動的に実施し、結果をメールで知らせてくれますか？

結果：

• NG。ChatGPT（エージェント）単体では「スケジューリング」と「メール送信」ができない
• 代替案：
  • Google Apps Script（GAS）＋ Gmail API で同等処理を自動化
  • あるいは Zapier / Make 等のオートメーションツールを併用

番外編：DM 停止リンクの案内はしてくれる（が、最終クリックは自分で）

最後にならばと配信の停止を自動的にやってくれれば・・・

とあるショッピングモール からの DM を止めたいと依頼すると、メール本文内から「配信停止リンク」を探し当てて提示してくれました。
ただし 実際の停止ページ操作はユーザー自身で行う必要あり（外部サイトの画面遷移やログイン操作はこの環境では不可）。

ただ、このエージェントは、配信停止のサイトまでは案内しブラウザも表示してくれました。なぜかメールアドレスの入力が化けたので、実際の停止には至りませんでしたが、結構親切だなと思いました。

使ってみて分かったこと・活用アイデア

良かった点

• “読む系”タスクがめっぽう強い
  未読整理、キーワード監視、アカウントからの通知抽出などはかなり実用的
• 大量の DM を「送信元 × 月別」で一気に見える化
  どこを止めれば効果的かが一目瞭然
• プロンプトだけで“集計 & グラフ化”まで出力
  分析の初動に便利

物足りなかった点（現行の制約）

• Gmail への操作（ラベル付与、削除、返信、送信）ができない
• スケジュール実行・自動通知もできない
  → 外部のワークフロー/スクリプトと組み合わせる必要あり

こう使うと良さそう

• “まずは見える化”の部分だけを ChatGPT に任せる
  → 結果を見ながら、自分で Gmail 側フィルタや配信停止をセット

まとめ

• ChatGPT エージェント＋Gmail コネクタは、メールの“検索・要約・集計・可視化”に強い
• ただし メールの“操作（ラベル付与・削除など）や自動送信／定期実行”は現状できない
• **「まず視える化して、止めるところを決める」**用途には十分使える
• 今後、操作系の API が解放されたら一気に “実務自動化ツール” として化ける可能性大

まだまだエージェントを使いこなせてはいないですが、他のサービスとつないで対応を依頼できる可能性は感じました。今後の進化に期待しつつ、いろいろと試してみたいと思います。